加權算術平均數怎么算
加權算術平均:
適用:主要用于處理經分組整理的數據。設原始數據為被分成K組,各組的組中的值為X1,X2,...,Xk,各組的頻數分別為f1,f2,...,fk,加權算術平均數的計算公式為:
加權平均數(加權平均值)即將各數值乘以相應的權數,然后加總求和得到總體值,再除以總的單位數。
擴展資料
加權平均數是一個應用廣泛的概念,平均氣溫、平均降雨量、年均增長率、平均產量、人均年收入等都是其具體表現形式。加權平均數是不同比重數據的平均數,是把原始數據按照合理的比例來計算。
在實際問題中,當各項權重不同時,計算平均數時就要采用加權平均數,當各項權相等時,計算平均數就要采用算數平均數(算術平均是加權平均的一種特殊形式)。
加權平均值的大小不僅取決于總體中各單位的數值(變量值)的大小,而且取決于各數值出現的次數(頻數),由于各數值出現的次數對其在平均數中的影響起著權衡輕重的作用,因此叫做權數。加權平均數一般有兩個需要注意的內容:
1、總體平均數介于兩部分的平均數之間;
2、總體平均數值的大小跟兩個部分絕對量的比例相關(十字交叉法)。
參考資料來源:百度百科-算術平均數
加權算數平均數
加權算術平均數是具有不同比重的數據(或平均數)的算術平均數。比重也稱為權重,數據的權重反映了該變量在總體中的相對重要性。
是利用過去若干個按照時間順序排列起來的同一變量的觀測值并以時間順序變量出現的次數為權數,計算出觀測值的加權算術平均數。
平均數是一個非常重要而又有廣泛用途的概念,在日常生活中,我們經常會聽到這樣一些名詞:平均氣溫、平均降雨量、平均產量、人均年收入等;而平均分數、平均年齡、平均身高等名詞更為同學們所熟悉。
一般來說,平均數反映了一組數據的一般水平,利用平均數,可以從橫向和縱向兩個方面對事物進行分析比較,從而得出結論。例如,要想比較同一年級的兩個班同學學習成績,如果用每個班的總成績進行比較,會由于班級人數不同,而使比較失去真正意義。
但是如果用平均分數去比較,就可以把各班的平均水平呈現出來。從縱向的角度來看,可以對同一個事物在不同的時間內的情況利用平均數反映出來,例如,通過兩個不同時間人均年收入來比較人們生活水平、經濟發展等狀況.
加權算術平均數
加權算術平均數是利用過去若干個按照發生時間順序排列起來的同一變量的觀測值并以時間順序數為權數,計算出觀測值的加權算術平均數,以這一數字作為預測未來期間該變量預測值的一種趨勢預測方法。
算術平均預測法是假定前若干期的實際觀測值對未來的預測值有著同等的影響。但在現實經濟活動中,前若干期的不同時期的觀測值對未來預測對象影響是不一樣的,即有些時期的觀測值對未來預測對象的影響大,而另一些時期的觀測值對未來預測值的影響小。為了體現這種不同影響的差別。
運用條件:
加權算術平均法適合于有權數且權數不都相同的資料。加權算術平均法是算術平均法的一般形式,即權數都相同時亦可用此公式形式。但權數都相同時。還是用簡單算術平均法進行計算更簡捷。
加權算術平均法為進行短期預測時經常采用的一種預測方法.其特點是在預測時充分考慮了各個數據的相對重要性。
以上內容參考:百度百科-加權算術平均法
加權算術平均數的計算方法是什么?
加權平均數公式 加權平均數是什么
算術平均分和加權平均分
算術平均數和加權平均數的區別:在實際問題中,當各項權相等時,計算平均數就要采用算術平均數;當各項權重不相等時,計算平均數時就要采用加權平均數。
一、定義的區別:
(1)算術平均數,又稱均值,是統計學中最基本、最常用的一種平均指標,分為簡單算術平均數、加權算術平均數。
(2)加權平均數:即將各數值乘以相應的權數,然后加總求和得到總體值,再除以總的單位數。
二、公式的區別:
(1)算術平均數的公式:M=(X1+X2+...+Xn)/n。
(2)加權平均數的公式:M=(X1f1+X2f2+...+XnXn)/ (f1+f2+...+fn)。
三、用法的區別:
(1)在實際問題中,當各項權相等時,計算平均數就要采用算術平均數。
(2)在實際問題中,當各項權重不相等時,計算平均數時就要采用加權平均數。
四、影響因素的區別:
(1)算術平均數易受極端值的影響。
(2)加權平均數受到兩個因素的影響:
①總體中各單位的數值(變量值)的大小;
②各數值出現的次數(頻數)。
本文發布于:2023-02-28 18:47:00,感謝您對本站的認可!
本文鏈接:http://m.newhan.cn/zhishi/a/167758379844225.html
版權聲明:本站內容均來自互聯網,僅供演示用,請勿用于商業和其他非法用途。如果侵犯了您的權益請與我們聯系,我們將在24小時內刪除。
本文word下載地址:加權算術平均數(加權算術平均數計算公式).doc
本文 PDF 下載地址:加權算術平均數(加權算術平均數計算公式).pdf
| 留言與評論(共有 0 條評論) |